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Agent Skill · 效率

etf-trading-backtest(ETF 交易回测)

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。它适合让 Agent 编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需要确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免为了通过测试而改坏真实逻辑;涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。

etf-trading-backtest 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 6,182。

总安装 9,696周安装 438GitHub Stars 1下载 3,168核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:etf-trading-backtest(ETF 交易回测)
来源仓库:https://github.com/tangsuann/etf-trading-backtest
安装命令:
openclaw skills install etf-trading-backtest
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install etf-trading-backtest

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

ETF 交易回测系统支持 A股 ETF 策略模拟与量化分析。可组合 BOLL、MACD、KDJ 等技术指标进行交易判断。自动计算手续费、止损止盈及风险指标如最大回撤和夏普率。通过 clawhub 安装,专为 OpenClaw 宿主环境设计。用户应区分测试环境与生产逻辑,避免误改真实业务。

etf-trading-backtest 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install etf-trading-backtest;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

etf-trading-backtest 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install etf-trading-backtest。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

etf-trading-backtest 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

etf-trading-backtest 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

etf-trading-backtest 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

etf-trading-backtest 用的人多吗?

公开数据是累计安装 9,696 次,近一周安装 438 次,下载 3,168 次,GitHub 1 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

etf-trading-backtest 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
etf-trading-backtest

ETF 交易回测 · 本页

9,6961只读MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
etf-trading-backtest
description
ETF模拟交易回测系统。支持A股ETF日内交易策略的模拟交易与回测分析,包括BOLL、MACD、KDJ等技术指标组合判断,自动计算手续费、止损止盈、风险指标(最大回撤、夏普比率等)。适用于船舶ETF(560710)等标的的量化交易回测。当用户提及:ETF模拟交易、股票回测、量化交易策略回测、技术指标交易、回测分析、560710交易时触发此skill。

ETF模拟交易回测系统

简介

本Skill提供ETF/股票模拟交易和回测分析功能,基于技术指标(BOLL、MACD、KDJ)判断买卖信号,支持自动计算手续费、止损止盈、风险指标统计。

核心功能

  1. 实时模拟交易 - 根据技术指标信号执行模拟买入/卖出
  2. 回测分析 - 基于历史数据回测策略表现
  3. 风险指标计算 - 最大回撤、夏普比率、卡玛比率等
  4. 报告生成 - 自动生成交易报告和复盘分析

交易标的

默认标的:560710 富国中证智选船舶产业ETF

可扩展到其他ETF/股票。

交易规则

规则说明
交易时间工作日9:30-15:00
交易频率每天最多1次操作
T+1规则当日买入,次日才能卖出
手续费买入0.025% + 卖出0.025% + 印花税0.1%
初始资金100万(模拟)
止损线-5%
止盈线+8%

买卖信号

买入信号

信号类型条件优先级
BOLL下轨+KDJ超卖价格触及BOLL下轨 + KDJ的J<20高
突破中轨+放量价格突破BOLL中轨 + 成交量放大>1.5倍高
MACD底背离价格创新低,MACD未创新低中

卖出信号

信号类型条件优先级
BOLL上轨+KDJ超买价格触及BOLL上轨 + KDJ的J>80高
死叉MACD死叉 + KDJ死叉高
止损亏损达到-5%强制
止盈盈利达到+8%可选

风险指标

指标说明理想值
总收益率最终收益/初始资金越高越好
年化收益率年化后的收益率>15%
胜率盈利交易占比>50%
盈亏比平均盈利/平均亏损>1.5
最大回撤从最高点到最低点的跌幅<15%
夏普比率风险调整后收益>1.0
卡玛比率收益/最大回撤>1.5

使用方式

1. 触发方式

当用户提及以下关键词时自动触发:

  • "ETF模拟交易"
  • "股票回测"
  • "量化交易策略回测"
  • "技术指标交易"
  • "回测分析"
  • "560710交易"
  • "船舶ETF"

2. 执行流程

1. 获取实时/历史行情数据
2. 计算BOLL、MACD、KDJ指标
3. 判断买卖信号
4. 执行模拟交易(如触发信号)
5. 记录交易日志
6. 计算风险指标
7. 生成报告

3. 定时任务(可选)

可通过Cron设置每日定时执行:

  • 9:30 开盘分析
  • 14:50 尾盘确认
  • 15:00 收盘复盘

脚本说明

scripts/trade.py

主交易脚本,包含:

  • get_realtime_data() - 获取实时行情
  • calculate_indicators() - 计算技术指标
  • generate_signals() - 生成买卖信号
  • execute_trade() - 执行模拟交易
  • calculate_metrics() - 计算风险指标

references/rules.md

详细交易规则和参数配置。

输出格式

交易报告

## 📊 日内交易报告

### 交易概要
- **日期**:2026-03-17
- **操作**:买入
- **信号强度**:⭐⭐

### 盈亏情况
- **当前持仓**:10000份
- **持仓盈亏**:+500元 (+0.5%)

回测报告

## 📈 回测报告

### 基础统计
- 总收益率:+15.84%
- 年化收益率:+42.35%
- 胜率:64.29%

### 风险指标
- 最大回撤:-8.42%
- 夏普比率:1.56
- 卡玛比率:5.02

注意事项

  1. 模拟交易仅供学习参考,不构成投资建议
  2. 技术指标可能失效,需结合市场环境判断
  3. 严格执行止损纪律
  4. 建议先在模拟环境测试

扩展定制

如需修改默认参数,可编辑:

  • 交易标的代码
  • 初始资金
  • 手续费率
  • 止损止盈线
  • 技术指标参数

*版本: 1.0.0* *创建日期: 2026-03-17*

平台分布

OpenClaw

94.27%
按下载量换算2,986

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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